Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống phân loại mờ Takagi-Sugeno loại 2 khoảng dựa trên PSO và SVM cho việc nhận diện giới tính
Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một hệ thống phân loại mờ Takagi-Sugeno loại 2 khoảng (IT2T-SFCS) được học bởi tối ưu bầy đàn (PSO) và máy vector hỗ trợ (SVM) để tối ưu hóa các tham số điều kiện và hệ quả. Hệ thống IT2T-SFCS được xây dựng dựa trên các quy tắc mờ nếu-thì, trong đó các điều kiện là các tập mờ loại 2 khoảng và hệ quả là các phương trình trạng thái tuyến tính. Các điều kiện của IT2T-SFCS sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu tự tổ chức mờ lặp (ISODATA) và PSO để học và tính toán các trung tâm tối ưu cũng như các độ rộng không chắc chắn của các hàm thành viên Gaussian. Các tham số hệ quả trong IT2T-SFCS được học thông qua SVM nhằm mục đích đạt được khả năng phân loại tổng quát cao hơn. Hệ thống IT2T-SFCS được đề xuất có khả năng xử lý trực tiếp các bất định, giảm thiểu những tác động của các bất định và đạt được hiệu suất tổng quát tốt hơn, kế thừa những lợi ích của hệ thống mờ loại 2 khoảng T-S và SVM. Để minh chứng, IT2T-SFCS được sử dụng như là một bộ phân loại trong nhận diện giới tính. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu suất của IT2T-SFCS được đề xuất vượt trội hơn so với các bộ phân loại chính thống trước đó.
Từ khóa
#phân loại mờ #Takagi-Sugeno #tối ưu bầy đàn #máy vector hỗ trợ #nhận diện giới tínhTài liệu tham khảo
P Bartlett and JS Taylor (1999) Generalization performance of support vector machines and other pattern classifiers, advances in kernel methods, support vector learning, The MIT Press, 43–55
Belhumeur PN, Hespanha JP, Kriegman DJ (1996) Eigenfaces vs. Fisherfaces: recognition using class specific linear projection. Comput Vis ECCV ′96 Lect Notes Comput Sci 1064:43–58
Birge B (2003) A particle swarm optimization toolbox for Matlab, IEEE Swarm Intell Symp Proc, pp. 182–186, Apr
Castillo O (2012) Optimization of an interval type 2 fuzzy controller for an autonomous mobile robot using the particle swarm optimization algorithm. Type 2 Fuzzy Log Intell Control Appl Stud Fuzziness Soft Comput 272:173–180
Castillo O, Melin P (2008) A new approach for plant monitoring using type-2 fuzzy logic and fractal theory. Type 2 Fuzzy Log Theory and Appl Stud in Fuzziness Soft Comput 223:187–202
Chih-Chung C and Chih-Jen L (2011) LIBSVM: a library for support vector machines, ACM Trans Intell Syst Technol, Vol.2, no. 3
Chen Y, Wang JZ (2003) Support vector learning for fuzzy rule-based classification systems. IEEE Trans Fuzzy Syst 11(6):716–728
Chiang JH, Hao PY (2004) Support vector learning mechanism for fuzzy rule-based modeling: a new approach. IEEE Trans Fuzzy Syst 12(1):1–12
Cristianini N, Taylor JS (2000) An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods. Cambridge Univ. Press, Cambridge
Pankaj DS, Wilscy M (2011) Face recognition using fuzzy neural network classifier. Adv Parallel Distrib Comput Commun Comput Inform Sci 203:53–62
Garibaldi JM, Ozen T (2007) Uncertain fuzzy reasoning: a case study in modelling expert decision making. IEEE Trans Fuzzy Syst 15(1):16–30
He X, Cai D, Yan S, Zhang H-J (2005) Neighborhood preserving embedding. Proc Tenth IEEE Int Conf Comput Vis 2:1208–1213
JAFFE database. http://www.kasrl.org/jaffe.html
Juan Carlos G, Pujol FA (2011) Feature reduction of local binary patterns applied to face recognition. Int Symp Distrib Comput Artif Intell Adv Intell Soft Comput 91:257–260
Juang CF (2002) A TSK-type recurrent fuzzy network for dynamic systems processing by neural network and genetic algorithms. IEEE Trans Fuzzy Syst 10(2):155–170
Juang C-F, Chen G-C (2012) A TS fuzzy system learned through a support vector machine in principal component space for real-time object detection. IEEE Trans Ind Electron 59(8):3309–3320
Juang C-F, Chiu S-H, Chang S-W (2007) A self-organizing TS-type fuzzy network with support vector learning and its application to classification problems. IEEE Trans Fuzzy Syst 15(5):998–1008
Juang C-F, Chiu S-H, Shiu S-J (2007) Fuzzy system learned through fuzzy clustering and support vector machine for human skin color segmentation. IEEE Trans Syst Man Cybern Syst Hum 37(6):1077–1087
Juang CF, Lin CT (1998) An on-line self-constructing neural fuzzy inference network and its applications. IEEE Trans Fuzzy Syst 6(1):12–32
Karnik NN, Mendel JM, Liang Q (1999) Type-2 fuzzy logic systems. IEEE Trans Fuzzy Syst 7(6):643–658
Karnik NN, Mendel JM (2001) Operations on type-2 fuzzy sets. Fuzzy Sets Syst 122(2):327–348
JC Kim, and SC Won (2002) New fuzzy inference system using a support vector machine, Proc. the 41st IEEE Conf Decis Control, 1349–1354, Dec
Kosko B (1994) Fuzzy systems as universal approximators. Comput IEEE Trans 43(11):1329–1333
CT Lin, CM Yeh and CF Hsu (2004) Fuzzy neural network classification using support vector machine, Proc. IEEE Symp Circ Syst., pp. 724–727
Lin CT, Yeh CM, Liang SF, Chung JF, Kumar N (2006) Support- vector-based fuzzy neural network for pattern classification. IEEE Trans Fuzzy Syst 14(1):31–41
Liu Q, Zhao Z, Li Y-X, Li Y (2012) Feature selection based on sensitivity analysis of fuzzy ISODATA. Neurocomputing 85:29–37
Masood S, Hussain A, Jaffar MA, Choi TS (2013) Intelligent noise detection and filtering using neuro-fuzzy system. Multimedia Tools Appl 63(1):93–105
Melin P (2013) Interval type-2 fuzzy logic in hybrid neural pattern recognition systems. Fuzziness Stud Fuzziness Soft Comput 299:435–439
Mendel JM (2000) Uncertainty, fuzzy logic, and signal processing. Signal Process 80(6):913–933
Mendel JM (2007) Advance in type-2 fuzzy set and systems. J Inf Sci 177(1):84–110
Mendel JM (2009) On answering the question “Where do I start in order to solve a new problem involving interval type-2 fuzzy sets?”. Inf Sci 179(19):3418–3431
Mendel JM, John RI, Liu FL (2006) Interval type-2 fuzzy logic systems made simple. IEEE Trans Fuzzy Syst 14(6):808–821
Mohammad B, Melek WW, Mendel JM (2010) On the stability of interval type-2 TSK fuzzy logic control systems. IEEE Trans Syst Man Cybern Syst Hum 40(3):798–818
Muni DP, Pal NR (2012) Evolution of fuzzy classifiers using genetic programming. Fuzzy Inf Eng 4(1):29–49
Naim S, Hagras H (2014) A type 2-hesitation fuzzy logic based multi-criteria group decision making system for intelligent shared environments. Soft Comput 18(7):1305–1319
Naim S, Hagras H (2014) A type 2-hesitation fuzzy logic based multi-criteria group decision making system for intelligent shared environments. Soft Comput 18(7):1305–1319
ORL database. http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html
Own C-M (2009) Switching between type-2 fuzzy sets and intuitionistic fuzzy sets: an application in medical diagnosis. Appl Intell 31(3):283–291
Poli R, Kennedy J, Blackwell T (2007) Particle swarm optimization. Swarm Intell 1:33–57
Patel PB, Marwala T (2012) Optimization of fuzzy inference system field classifiers using genetic algorithms and simulated annealing. Eng Appl Neural Netw Commun Comput Inf Sci 311:21–30
Liang Q, Mendel JM (2000) Interval type-2 fuzzy logic systems: theory and design. IEEE Trans Fuzzy Syst 8(5):535–550
Q Liang and JM Mendel (1999) An introduction to type-2 TSK fuzzy logic systems, IEEE Int Fuzzy Syst Conf Proc, pp.1534-1539, Seoul Korea, Aug
Rai P, Khanna P (2012) Gender classification techniques: a review. Adv Comput Sci Eng Appl Adv Intell Soft Comput 166:51–59
Ren Q, Balazinski M, Baron L (2012) High-order interval type-2 Takagi-Sugeno-Kang fuzzy logic system and its application in acoustic emission signal modeling in turning process. Int J Adv Manuf Technol 63(9–12):1057–1063
Roh SB, Ahn TC, Pedrycz W (2010) The design methodology of radial basis function neural networks based on fuzzy K-nearest neighbors approach. Fuzzy Sets Syst 161(13):1803–1822
Eberhart RC, Shi Y (1998) Comparison between genetic algorithms and particle swarm optimization. Evol Program VII Lect Notes Comput Sci 1447:611–616
Sánchez D, Melin P (2014) Hierarchical genetic algorithms for type-2 fuzzy system optimization applied to pattern recognition and fuzzy control. Recent Adv Hybridomas Approaches Design Intell Syst Stud Comput Intell 547:19–35
Smiatacz M (2013) Eigenfaces, Fisherfaces, Laplacianfaces, Marginfaces-how to face the face verification task. Proc 8th Int Conf Comput Recog Syst CORES 2013 Adv Intell Syst Comput 226:187–196
Sun Z, Wang N, Srinivasan D, Bi Y (2014) Optimal tunning of type-2 fuzzy logic power system stabilizer based on differential evolution algorithm. Int J Electr Power Energy Syst 62:19–28
Vapnik V (1995) The nature of statistical learning theory. Springer, New York
Weihong Z, Shunqing X (2013) Construction of Mamdani fuzzy classifier based on genetic algorithm. Intell Comput Evol Comp Adv Intell Syst Comput 180:583–590
Zeng J, Liu ZQ (2006) Type-2 fuzzy hidden Markov models and their application to speech recognition. IEEE Trans Fuzzy Syst 14(3):454–467
Zhao L (2010) Short-term traffic flow prediction based on interval type-2 fuzzy neural networks. Life Syst Model Intell Comput Commun Comput Inf Sci 98:230–237